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金融數(shù)據(jù)挖掘-基于大數(shù)據(jù)視角的展望

出版社：知識產(chǎn)權(quán)出版社出版時間：2013-06-01
開本： 16開 頁數(shù)： 212
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金融數(shù)據(jù)挖掘-基于大數(shù)據(jù)視角的展望 版權(quán)信息

金融數(shù)據(jù)挖掘-基于大數(shù)據(jù)視角的展望 本書特色

　　《金融數(shù)據(jù)挖掘：基于大數(shù)據(jù)視角的展望》結(jié)構(gòu)分為五個篇章。**篇介紹了數(shù)據(jù)挖掘方法。第二篇是銀行數(shù)據(jù)挖掘篇，介紹了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的信用評分方法。第三篇是證券數(shù)據(jù)挖掘篇，探討了基于多種數(shù)據(jù)挖掘方法的股票價格預(yù)測、金融市場價格預(yù)測及股票自動交易系統(tǒng)。第四篇是保險及其他數(shù)據(jù)挖掘篇，研究了基于數(shù)據(jù)挖掘的保險欺詐監(jiān)測、企業(yè)破產(chǎn)預(yù)測、財(cái)務(wù)報(bào)表欺詐監(jiān)測等問題。第五篇從大數(shù)據(jù)的視角對金融數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行了擴(kuò)展和展望。 　　《金融數(shù)據(jù)挖掘：基于大數(shù)據(jù)視角的展望》的讀者可以是對數(shù)據(jù)挖掘算法感興趣的計(jì)算機(jī)專業(yè)人士或是對金融信息挖掘感興趣的領(lǐng)域?qū)＜，也可作為金融信息工程方向的工程碩士教材或參考書。

金融數(shù)據(jù)挖掘-基于大數(shù)據(jù)視角的展望 內(nèi)容簡介

全書從5個方面講述大數(shù)據(jù)時代下的金融數(shù)據(jù)挖掘方法：1）數(shù)據(jù)挖掘方法；2）銀行數(shù)據(jù)挖掘篇，介紹了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的信用評分方法；3）證券數(shù)據(jù)挖掘，探討了基于多種數(shù)據(jù)挖掘方法的股票價格預(yù)測、金融市場價格預(yù)測及股票自動交易系統(tǒng)；4）保險及其他數(shù)據(jù)挖掘，研究了基于數(shù)據(jù)挖掘的保險欺詐監(jiān)測、企業(yè)破產(chǎn)預(yù)測、財(cái)務(wù)報(bào)表欺詐監(jiān)測等問題；5）從大數(shù)據(jù)的視角對金融數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行了擴(kuò)展和展望。   本書適合對數(shù)據(jù)挖掘算法感興趣的計(jì)算機(jī)專業(yè)人士或是對金融信息挖掘感興趣的領(lǐng)域?qū)＜议喿x，也可作為金融信息工程方向的工程碩士教材或參考書。

金融數(shù)據(jù)挖掘-基于大數(shù)據(jù)視角的展望 目錄

**篇 金融數(shù)據(jù)挖掘概述
　第1章 緒論
　　1.1 金融領(lǐng)域進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的必要性
　　1.2 金融數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域
　　1.3 金融數(shù)據(jù)挖掘的過程
　　1.4 本章小結(jié)
　第2章 數(shù)據(jù)挖掘的原理、方法與技術(shù)
　　2.1 數(shù)據(jù)挖掘概述
　　2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
　　2.3 數(shù)據(jù)倉庫的建立
　　2.4 數(shù)據(jù)挖掘方法
　　2.5 數(shù)據(jù)挖掘評估
　　2.6 本章小結(jié)
第二篇 銀行數(shù)據(jù)挖掘
　第3章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信用評分方法
　　3.1 引言
　　3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　　3.3 數(shù)據(jù)集
　　3.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
　　3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
　　3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
　　3.7 本章小結(jié)
　第4章 基于支持向量機(jī)的信用風(fēng)險評估方法
　　4.1 引言
　　4.2 svm參數(shù)優(yōu)化方法
　　4.3 實(shí)證分析
　　4.4 本章小結(jié)
　第5章 基于數(shù)據(jù)挖掘的銀行信貸評價方法
　　5.1 引言
　　5.2 基于數(shù)據(jù)挖掘的銀行信貸評價模型
　　5.3 實(shí)證檢驗(yàn)
　　5.4 本章小結(jié)
第三篇 證券數(shù)據(jù)挖掘
　第6章 基于粗糙集的股票價格預(yù)測方法
　　6.1 引言
　　6.2 基于粗糙集的預(yù)測方法
　　6.3 基于粗糙集的股票預(yù)測模型
　　6.4 實(shí)證分析
　　6.5 本章小結(jié)
　第7章 基于網(wǎng)絡(luò)信息的金融市場價格預(yù)測
　　7.1 引言
　　7.2 微博的發(fā)展及在金融預(yù)測中的實(shí)際意義
　　7.3 相關(guān)性檢驗(yàn)與svm股價預(yù)測
　　7.4 實(shí)證分析
　　7.5 本章小結(jié)
　第8章 基于數(shù)據(jù)挖掘的股票自動交易系統(tǒng)
　　8.1 引言
　　8.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波分析技術(shù)
　　8.3 基于小波分析和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票自動交易系統(tǒng)
　　8.4 實(shí)證分析
　　8.5 本章小結(jié)
　　……
第四篇 保險及其他數(shù)據(jù)挖掘
第五篇 基于金融大數(shù)據(jù)視角的展望

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金融數(shù)據(jù)挖掘-基于大數(shù)據(jù)視角的展望 作者簡介

許偉，男，博士，中國人民大學(xué)信息學(xué)院經(jīng)濟(jì)信息管理系副教授，碩士生導(dǎo)師。主要研究領(lǐng)域?yàn)榻鹑诠芾、信息系統(tǒng)。主持國家自然科學(xué)基金、北京市自然科學(xué)基金、省市部委及金融企業(yè)合作項(xiàng)目多項(xiàng)，在European Journal of Operational Research、Decision Support Systems、IEEE Trans. Systems, Man and Cybernetics、Fuzzy Sets and Systems等國內(nèi)外期刊和國際會議上發(fā)表研究論文50余篇，獲得北京市優(yōu)秀人才、北京市科技新星、IBM訪問學(xué)者、北京市哲學(xué)社會科學(xué)優(yōu)秀成果獎等多個獎項(xiàng)。

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